利用Kinect设备获取深度图像，通过前景提取得到深度图像中的人体目标，使用距离变换（包括欧氏距离、城市街区距离、棋盘距离方法）和图像细化算法（包括Hilditch细化算法和Zhang快速并行细化算法）研究并实现了人体骨骼的提取，通过实验对各算法的运行效果进行了对比分析。同时，利用深度图像具备深度信息这一特点解决了在骨骼提取中出现的人体自遮挡问题。在获取的人体骨骼线基础上根据人体测量比例定位人体各骨骼关节点，最终通过实验证明了该骨骼提取方法的有效性。

设计一种麦克纳姆轮全向行走运输平台的体感交互控制系统。该系统应用kinect体感器提出骨骼运动信息识别和基于深度手势识别的两种控制方式，应用于不同场景。基于骨骼运动信息识别控制方式通过kinect获取人体深度图像数据，然后利用骨骼追踪技术提取人体应用关节点，并建立空间坐标系，最后通过向量计算法来计算出人体关节转动角度实现动态的动作识别进而转换为控制指令实现平台控制。基于深度手势识别控制方式利用kinect获取的深度信息实现手部从背景中分割，然后运用模板匹配的方式识别手势转换为控制指令实现平台控制